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Trabajo de curso

Condicional

En la Universidad de Melbourne, cada coordinador de asignatura establece los límites del uso adecuado de la IA generativa en su asignatura; los estudiantes deben consultarlo antes de usar IA en trabajos relacionados con la evaluación y deben elaborar ellos mismos el trabajo entregado, salvo que se autorice explícitamente.

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Exámenes

Condicional

En los exámenes de University of Melbourne, los estudiantes deben verificar si la IA generativa está autorizada por el Coordinador de Asignatura o por las instrucciones del examen, y de estar permitida, utilizar únicamente las herramientas aprobadas y los usos permitidos especificados. El acceso a las herramientas no implica autorización para el examen, y el uso no autorizado o no declarado de IA en exámenes constituye una falta de integridad académica según la MPF1310.

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Declaración de uso

Obligatorio en el ámbito indicado

La guía de la Universidad de Melbourne establece un marco de doble declaración: citar los resultados de IA en la lista de referencias al citar o parafrasear no sustituye una declaración de reconocimiento; los estudiantes deben presentar tanto una cita como una declaración de proceso que describa cómo se usaron las herramientas, y el uso no autorizado o no declarado constituye falta de conducta en virtud de MPF1310.

Fuente oficial ↗

Privacidad y datos sensibles

Restringido en el alcance indicado

Los estudiantes e investigadores no deben subir datos personales, información privada, derechos de autor de terceros ni propiedad intelectual patentable a plataformas externas de IA. La propiedad intelectual de la docencia y la evaluación de la universidad debe permanecer dentro de SparkAI o de entornos autorizados; las interacciones del LMS de los estudiantes y los metadatos de sesión de AILA se conservan y pueden ser revisados por las personas responsables de decisiones autorizadas, según el aviso de privacidad del LMS.

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Herramientas institucionales

Condicional

The University of Melbourne proporciona AILA dentro de Canvas LMS cuando los coordinadores lo habilitan, SparkAI como una plataforma interna segura para el personal (acceso de estudiantes prohibido), detección de escritura con IA de Turnitin como diagnóstico de investigación en informes de similitud, y M365 Copilot Chat como apoyo para el estudio de los estudiantes. El acceso institucional no otorga autorización para tareas de evaluación ni para exámenes.

Fuente oficial ↗

Investigación y publicación

Restringido en el alcance indicado

Con arreglo a la sección 5.11 de la Política de Conducta Responsable en la Investigación (MPF1318) y a la orientación vigente de la Universidad, los investigadores deben documentar el uso de DAT, declarar las herramientas en sus resultados y obtener aprobaciones de privacidad, seguridad y ética. En las tesis de investigación de posgrado, la edición mediante IA se limita estrictamente al apoyo en la corrección lingüística y la claridad, conforme a las Australian Standards for Editing Practice, y la revisión con IA por parte del supervisor requiere el consentimiento escrito y explícito del candidato.

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Más temas del registro revisado

Integridad académica y procedimientos

Restringido en el alcance indicado

Según la MPF1310, el uso no autorizado o no declarado de tecnología en trabajos evaluables constituye falta académica. Las malas prácticas académicas son gestionadas de forma educativa por los coordinadores de asignatura, a diferencia de las faltas formales de nivel de Facultad 1 y de nivel grave 2. Los informes de detección de IA de Turnitin sirven como indicio para investigar, no como prueba; los estudiantes tienen derecho a aportar borradores y explicaciones en conversaciones de indagación; y la MPF1323 establece un plazo de apelación de 20 días hábiles universitarios.

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Orientaciones docentes

Orientación de la fuente

La guía docente de Melbourne recomienda a los coordinadores de asignatura establecer límites claros sobre el uso de la IA en cada asignatura, dar ejemplo de transparencia y orientar sobre los límites de las herramientas de traducción y edición. Las herramientas de IA generativa nunca deben sustituir el juicio evaluativo del personal docente en la corrección o la calificación. Las asignaturas se diseñan con al menos 50 % de evaluaciones seguras para garantizar el aprendizaje, con el respaldo de las estrategias de CSHE para mejorar la evaluación pedagógica.

Fuente oficial ↗

Seguridad y adquisiciones

Condicional

Los University of Melbourne AI Principles establecen un marco de gobernanza general que enfatiza la equidad, la alfabetización, la privacidad y la seguridad; las pruebas de materiales de evaluación por parte del personal deben permanecer dentro de SparkAI o de entornos autorizados en lugar de servicios públicos de terceros.

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Antes de enviar

Hacer

  • Revise el programa de estudios del Coordinador de la Asignatura y las instrucciones específicas del examen antes de usar IA generativa en exámenes o evaluaciones de cursos.
    Consejos del sitio
  • Proporcione tanto una cita en la lista de referencias cuando cite o parafrasee resultados de IA como una declaración de reconocimiento que describa la ayuda recibida durante el proceso.
    Requisito en este ámbito
  • Documente el uso de herramientas de asistencia digital (DAT) en la investigación, informe del uso de DAT a socios y colaboradores, y en publicaciones y tesis, y obtenga todas las aprobaciones necesarias (incluida la revisión de privacidad, seguridad o ética cuando corresponda) según MPF1318 cl 5.11.
    Requisito en este ámbito

No

  • No cargue información personal, expedientes de estudiantes, investigaciones confidenciales o materiales con derechos de autor de terceros a herramientas de IA públicas no autorizadas.
    Requisito en este ámbito
  • No suponga que el acceso institucional a herramientas (AILA, SparkAI, M365 Copilot Chat) confiere permiso para tareas de curso o exámenes.
    Requisito en este ámbito
  • No utilice herramientas de IA generativa en exámenes ni en trabajos evaluables sin autorización o declaración del Subject Coordinator; esto constituye mala conducta académica con arreglo a MPF1310.
    Requisito en este ámbito

¿Uso de IA cuestionado?

The University of Melbourne

Pautas de evaluación a nivel de asignatura; Política de integridad académica del estudiante (MPF1310); Política de reclamaciones del estudiante (MPF1323); Política de conducta responsable en la investigación (MPF1318, cláusula 5.11); Consejos para exámenes de libro abierto; Aviso de privacidad de Canvas LMS.

Investigación y respuesta

En la Universidad de Melbourne, usar herramientas de IA generativa en una tarea de evaluación que no lo permite, o usarlas en la preparación sin reconocimiento, constituye falta académica en virtud de la cláusula 4.13 de la Política de Integridad Académica del Estudiante (MPF1310).

Evidencia original y alcance

En la Universidad de Melbourne, usar herramientas de IA generativa en una tarea de evaluación que no lo permite, o usarlas en la preparación sin reconocimiento, constituye falta académica en virtud de la cláusula 4.13 de la Política de Integridad Académica del Estudiante (MPF1310).

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Procedimientos disciplinarios y de integridad académica del estudiante

It’s important your students realise that if an assessment task does not permit the use of such tools, or if they use such tools in the preparation of an assessment submission without acknowledgement, this constitutes academic misconduct under cl. 4.13 of the Student Academic Integrity Policy (MPF1310).

Section: University policies in relation to Generative AI; extracted text lines 57-57

Fuente oficial de la universidad ↗

El marco de falta académica de The University of Melbourne clasifica explícitamente el uso no autorizado o no declarado de tecnología (incluida la GenAI) como un tipo de infracción según los procedimientos de integridad académica.

Evidencia original y alcance

El marco de falta académica de The University of Melbourne clasifica explícitamente el uso no autorizado o no declarado de tecnología (incluida la GenAI) como un tipo de infracción según los procedimientos de integridad académica.

claim-university-of-melbourne-technology-breach

Categorías de infracción de la Política de Integridad Académica del Estudiante

Breach types Plagiarism Unauthorised re-use of previous work (self plagiarism) Breach of examination or assessment rules or directions Falsification or misrepresentation of data Unauthorised or undisclosed use of technology (incl. GenAI)

Section: Managing Suspected Academic Misconduct - Breach Types; extracted text lines 128-133

Fuente oficial de la universidad ↗

La mala práctica académica se refiere a desviaciones menores e involuntarias gestionadas de forma formativa por los Coordinadores de Asignatura, y se distingue explícitamente de la falta de ética académica.

Evidencia original y alcance

La mala práctica académica se refiere a desviaciones menores e involuntarias gestionadas de forma formativa por los Coordinadores de Asignatura, y se distingue explícitamente de la falta de ética académica.

claim-university-of-melbourne-misconduct-tiers

Clasificaciones de procedimiento de la Student Academic Integrity Policy

Poor academic practice refers to minor and unintentional departures from accepted scholarly conventions or failures to comply with assessment guidelines. Poor academic practice incidents are characterised by inexperience, lack of student knowledge, or poor academic skills, and does not compromise the purpose and/or integrity of the assessment. Importantly, poor academic practice is not academic misconduct, may be treated as an assessment matter and managed within the marking and assessment guidelines set by the Board of Examiners for the subject.

Section: Poor Academic Practice Definition and Management; extracted text lines 66-67

Fuente oficial de la universidad ↗

Los resultados de detección de IA de Turnitin solo sirven como un detonante para una investigación adicional; en caso de sospecha, se puede invitar a los estudiantes a explicar su trabajo y proporcionar borradores o notas en una conversación exploratoria.

Evidencia original y alcance

Los resultados de detección de IA de Turnitin solo sirven como un detonante para una investigación adicional; en caso de sospecha, se puede invitar a los estudiantes a explicar su trabajo y proporcionar borradores o notas en una conversación exploratoria.

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Procedimientos de investigación de IA de Turnitin y derechos de los estudiantes

As with the similarity report generated by Turnitin, the result of the AI writing detector tool is a prompt for further investigation. Should there be a suspicion that part or all of your submitted assessment has been produced using generative AI, you may be asked to explain your essay and argument (how you developed the argument, what sources you used, how you reached the conclusion you did), or to provide drafts or notes of early versions of the assessment.

Section: Advice for Students Regarding Turnitin - Prompt for investigation; extracted text lines 15-16

Fuente oficial de la universidad ↗

Posibles resultados

La mala práctica académica se refiere a desviaciones menores e involuntarias gestionadas de forma formativa por los Coordinadores de Asignatura, y se distingue explícitamente de la falta de ética académica.

Evidencia original y alcance

La mala práctica académica se refiere a desviaciones menores e involuntarias gestionadas de forma formativa por los Coordinadores de Asignatura, y se distingue explícitamente de la falta de ética académica.

claim-university-of-melbourne-misconduct-tiers

Clasificaciones de procedimiento de la Student Academic Integrity Policy

Poor academic practice refers to minor and unintentional departures from accepted scholarly conventions or failures to comply with assessment guidelines. Poor academic practice incidents are characterised by inexperience, lack of student knowledge, or poor academic skills, and does not compromise the purpose and/or integrity of the assessment. Importantly, poor academic practice is not academic misconduct, may be treated as an assessment matter and managed within the marking and assessment guidelines set by the Board of Examiners for the subject.

Section: Poor Academic Practice Definition and Management; extracted text lines 66-67

Fuente oficial de la universidad ↗

El marco de falta académica de The University of Melbourne clasifica explícitamente el uso no autorizado o no declarado de tecnología (incluida la GenAI) como un tipo de infracción según los procedimientos de integridad académica.

Evidencia original y alcance

El marco de falta académica de The University of Melbourne clasifica explícitamente el uso no autorizado o no declarado de tecnología (incluida la GenAI) como un tipo de infracción según los procedimientos de integridad académica.

claim-university-of-melbourne-technology-breach

Categorías de infracción de la Política de Integridad Académica del Estudiante

Breach types Plagiarism Unauthorised re-use of previous work (self plagiarism) Breach of examination or assessment rules or directions Falsification or misrepresentation of data Unauthorised or undisclosed use of technology (incl. GenAI)

Section: Managing Suspected Academic Misconduct - Breach Types; extracted text lines 128-133

Fuente oficial de la universidad ↗

Conforme a la sección 5.11 de la Política de Conducta Responsable en la Investigación (MPF1318) y la orientación de la Universidad, el personal investigador debe documentar el uso de herramientas de asistencia digital, informar del uso de DAT a colaboradores y en los resultados (incluidas las tesis) y obtener todas las aprobaciones requeridas de privacidad, seguridad y ética.

Evidencia original y alcance

Conforme a la sección 5.11 de la Política de Conducta Responsable en la Investigación (MPF1318) y la orientación de la Universidad, el personal investigador debe documentar el uso de herramientas de asistencia digital, informar del uso de DAT a colaboradores y en los resultados (incluidas las tesis) y obtener todas las aprobaciones requeridas de privacidad, seguridad y ética.

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Obligaciones de la sección 5.11 de la Responsible Conduct of Research Policy (MPF1318)

In line with section 5.11 of the Responsible Conduct of Research Policy, research personnel are responsible for assuring the integrity of their research produced with the assistance of digital assistance tools, including but not limited to artificial intelligence (AI) tools. Research personnel must: Document the use of a digital assistance tool (DAT) in their research process Disclose the use of a DAT to research partners, collaborators and in research outputs, including but not limited to publications and theses

Section: Responsible Conduct of Research Policy cl. 5.11 obligations; extracted text lines 36-38

Fuente oficial de la universidad ↗
Ensure all necessary approvals are obtained to use the DAT, including but not limited to a Privacy Impact Assessment, Information Security Risk Assessment, or ethical review and approval where applicable.

Section: Approvals for DAT Use; extracted text lines 39-39

Fuente oficial de la universidad ↗

Revisión y apelación

Según los procedimientos de reclamación de estudiantes de la Universidad de Melbourne, las reclamaciones contra decisiones por faltas académicas deben presentarse mediante el formulario en línea en un plazo de 20 días hábiles universitarios desde la fecha de la decisión original.

Evidencia original y alcance

Según los procedimientos de reclamación de estudiantes de la Universidad de Melbourne, las reclamaciones contra decisiones por faltas académicas deben presentarse mediante el formulario en línea en un plazo de 20 días hábiles universitarios desde la fecha de la decisión original.

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Política de reclamaciones de los estudiantes (MPF1323)

To submit an appeal, you must complete the online student appeals form within 20 University business days from the date of the original decision.

Section: Submitting an Appeal - 20 Business Days Window; extracted text lines 126-126

Fuente oficial de la universidad ↗

La mala práctica académica se refiere a desviaciones menores e involuntarias gestionadas de forma formativa por los Coordinadores de Asignatura, y se distingue explícitamente de la falta de ética académica.

Evidencia original y alcance

La mala práctica académica se refiere a desviaciones menores e involuntarias gestionadas de forma formativa por los Coordinadores de Asignatura, y se distingue explícitamente de la falta de ética académica.

claim-university-of-melbourne-misconduct-tiers

Clasificaciones de procedimiento de la Student Academic Integrity Policy

Poor academic practice refers to minor and unintentional departures from accepted scholarly conventions or failures to comply with assessment guidelines. Poor academic practice incidents are characterised by inexperience, lack of student knowledge, or poor academic skills, and does not compromise the purpose and/or integrity of the assessment. Importantly, poor academic practice is not academic misconduct, may be treated as an assessment matter and managed within the marking and assessment guidelines set by the Board of Examiners for the subject.

Section: Poor Academic Practice Definition and Management; extracted text lines 66-67

Fuente oficial de la universidad ↗

Herramientas de IA y acceso

  • M365 Copilot Chat (student account)Acceso institucional / licenciaCon condiciones

    Inicie sesión con la cuenta de estudiante de Unimelb en línea o a través de la aplicación web.

  • AILAServicio alojado por la universidadCon condiciones

    Disponible en los sitios de asignaturas de Canvas LMS cuando el Coordinador de Asignatura lo habilite.

  • SparkAIServicio alojado por la universidadCon condiciones

    El personal accede a SparkAI en spark.unimelb.edu.au con las credenciales de la universidad.

  • Turnitin AI writing detectionAcceso institucional / licenciaCon condiciones

    Acceso del personal a los informes de similitud en Canvas LMS.

Actualizaciones del registroÚltimos 90 días · Actualizaciones registradas: 2

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Afirmaciones revisadas

35

Fuentes oficiales

18 URL oficiales; 18 atribuciones de fuentes, con sus versiones capturadas conservadas.

GenAI at Melbourne (Academic Skills - Study Skills)

students.unimelb.edu.au

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The University of Melbourne

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GenAI at Melbourne (Academic Skills - Study Skills) · 2026-10-18T02:21:17Z

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21aa00d7cd52d1d54ccbe90e120c97e007fbada8a044df8d8f431ea69b65cdf1

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Generative AI in T&L at the University of Melbourne (Melbourne CSHE)

melbourne-cshe.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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Generative AI in T&L at the University of Melbourne (Melbourne CSHE) · 2026-10-18T02:21:17Z

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5483d7a12c29a086e5573afc1dc6847677337700b3433df7de7065bde7c51951

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Official Statements from The University of Melbourne on Generative AI

melbourne-cshe.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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Official Statements from The University of Melbourne on Generative AI · 2026-10-18T02:21:19Z

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University of Melbourne Submission: Inquiry into Generative AI in Education (July 2023)

about.unimelb.edu.au

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The University of Melbourne

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University of Melbourne Submission: Inquiry into Generative AI in Education (July 2023) · 2026-10-18T02:21:19Z

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What Is This Guide? Generative AI in Teaching and Learning (MSD BEL+T)

msd.unimelb.edu.au

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The University of Melbourne

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What Is This Guide? Generative AI in Teaching and Learning (MSD BEL+T) · 2026-10-18T02:21:22Z

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Academic Integrity at the University of Melbourne (Academic Skills)

students.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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Academic Integrity at the University of Melbourne (Academic Skills) · 2026-10-18T02:21:22Z

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Advice for Students Regarding Turnitin and AI Writing Detection

academicintegrity.unimelb.edu.au

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The University of Melbourne

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Advice for Students Regarding Turnitin and AI Writing Detection · 2026-10-18T02:21:23Z

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Student IT: Microsoft 365 Copilot Chat Guidance

studentit.unimelb.edu.au

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Student IT: Microsoft 365 Copilot Chat Guidance · 2026-10-18T02:21:24Z

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Student Academic Integrity Policy: Schedule 1 Academic Misconduct (MPF1310)

about.unimelb.edu.au

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The University of Melbourne

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Student Academic Integrity Policy: Schedule 1 Academic Misconduct (MPF1310) · 2026-10-18T02:21:24Z

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Student Academic Integrity: What Changed in 2025? (MPF1310 Implementation)

academicintegrity.unimelb.edu.au

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The University of Melbourne

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Student Academic Integrity: What Changed in 2025? (MPF1310 Implementation) · 2026-10-18T02:21:24Z

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Academic Board: Student Appeals Guidance and Deadlines (MPF1323)

about.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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Academic Board: Student Appeals Guidance and Deadlines (MPF1323) · 2026-10-18T02:21:24Z

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Responsible Conduct of Research Policy (MPF1318): Explanatory Memorandum

about.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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Responsible Conduct of Research Policy (MPF1318): Explanatory Memorandum · 2026-10-18T02:21:25Z

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The University of Melbourne AI Principles

www.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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The University of Melbourne AI Principles · 2026-10-18T02:21:25Z

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Secure Assessment Guidelines (Education Melbourne)

about.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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Secure Assessment Guidelines (Education Melbourne) · 2026-10-18T02:21:25Z

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Assuring Learning in the Age of GenAI: Guidelines and Principles for Assessment

about.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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Assuring Learning in the Age of GenAI: Guidelines and Principles for Assessment · 2026-10-18T02:21:26Z

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Fuente oficial ↗

Open-book Exams (Academic Skills - Study Skills)

students.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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Open-book Exams (Academic Skills - Study Skills) · 2026-10-18T06:01:36Z

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Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

Fuente oficial ↗

Responsible Use of AI in Research (Policy and Guidance)

research.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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Responsible Use of AI in Research (Policy and Guidance) · 2026-10-18T06:01:36Z

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University of Melbourne LMS Privacy Collection Notice

lms.unimelb.edu.au

Fuente oficial universitaria

The University of Melbourne

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University of Melbourne LMS Privacy Collection Notice · 2026-10-18T06:01:37Z

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Información del registro, JSON y cita

Review layers: claim review applies to the claims only. Analysis is a separate machine-generated summary awaiting review. Coverage scores do not establish complete policy knowledge.

Claim review state
agent_reviewed
Analysis review state
machine_candidate
Revisión del registro
melbourne-v6-r3-20261018
Versión del conjunto
public-release-20260924-002
Corrección publicada
Resumen estudiantil
No publicado
JSON actual revisado · Base histórica

Published V6 presentation; JSON and MCP retain the existing public record. Supplementary quotations and scope notes remain pending review. Local candidate corrections, tools and student summaries are not approved for publication. Institution-wide audit remains PARTIAL.

          Current reviewed JSON
          Preguntas frecuentes

          Preguntas frecuentes

          ¿Puedo usar IA en mis trabajos?

          En la Universidad de Melbourne, cada coordinador de asignatura establece los límites del uso adecuado de la IA generativa en su asignatura; los estudiantes deben consultarlo antes de usar IA en trabajos relacionados con la evaluación y deben elaborar ellos mismos el trabajo entregado, salvo que se autorice explícitamente.

          Ver evidencia →
          ¿Debo declarar el uso de IA?

          La guía de la Universidad de Melbourne establece un marco de doble declaración: citar los resultados de IA en la lista de referencias al citar o parafrasear no sustituye una declaración de reconocimiento; los estudiantes deben presentar tanto una cita como una declaración de proceso que describa cómo se usaron las herramientas, y el uso no autorizado o no declarado constituye falta de conducta en virtud de MPF1310.

          Ver evidencia →
          ¿Puedo subir datos sensibles?

          Los estudiantes e investigadores no deben subir datos personales, información privada, derechos de autor de terceros ni propiedad intelectual patentable a plataformas externas de IA. La propiedad intelectual de la docencia y la evaluación de la universidad debe permanecer dentro de SparkAI o de entornos autorizados; las interacciones del LMS de los estudiantes y los metadatos de sesión de AILA se conservan y pueden ser revisados por las personas responsables de decisiones autorizadas, según el aviso de privacidad del LMS.

          Ver evidencia →
          ¿Qué herramientas están disponibles?

          The University of Melbourne proporciona AILA dentro de Canvas LMS cuando los coordinadores lo habilitan, SparkAI como una plataforma interna segura para el personal (acceso de estudiantes prohibido), detección de escritura con IA de Turnitin como diagnóstico de investigación en informes de similitud, y M365 Copilot Chat como apoyo para el estudio de los estudiantes. El acceso institucional no otorga autorización para tareas de evaluación ni para exámenes.

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          ¿Qué reglas se aplican a los exámenes?

          En los exámenes de University of Melbourne, los estudiantes deben verificar si la IA generativa está autorizada por el Coordinador de Asignatura o por las instrucciones del examen, y de estar permitida, utilizar únicamente las herramientas aprobadas y los usos permitidos especificados. El acceso a las herramientas no implica autorización para el examen, y el uso no autorizado o no declarado de IA en exámenes constituye una falta de integridad académica según la MPF1310.

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          ¿Qué reglas se aplican a investigación y publicación?

          Con arreglo a la sección 5.11 de la Política de Conducta Responsable en la Investigación (MPF1318) y a la orientación vigente de la Universidad, los investigadores deben documentar el uso de DAT, declarar las herramientas en sus resultados y obtener aprobaciones de privacidad, seguridad y ética. En las tesis de investigación de posgrado, la edición mediante IA se limita estrictamente al apoyo en la corrección lingüística y la claridad, conforme a las Australian Standards for Editing Practice, y la revisión con IA por parte del supervisor requiere el consentimiento escrito y explícito del candidato.

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          ¿Qué constituye una infracción académica?

          Según la MPF1310, el uso no autorizado o no declarado de tecnología en trabajos evaluables constituye falta académica. Las malas prácticas académicas son gestionadas de forma educativa por los coordinadores de asignatura, a diferencia de las faltas formales de nivel de Facultad 1 y de nivel grave 2. Los informes de detección de IA de Turnitin sirven como indicio para investigar, no como prueba; los estudiantes tienen derecho a aportar borradores y explicaciones en conversaciones de indagación; y la MPF1323 establece un plazo de apelación de 20 días hábiles universitarios.

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          ¿Qué orientación se aplica a la enseñanza?

          La guía docente de Melbourne recomienda a los coordinadores de asignatura establecer límites claros sobre el uso de la IA en cada asignatura, dar ejemplo de transparencia y orientar sobre los límites de las herramientas de traducción y edición. Las herramientas de IA generativa nunca deben sustituir el juicio evaluativo del personal docente en la corrección o la calificación. Las asignaturas se diseñan con al menos 50 % de evaluaciones seguras para garantizar el aprendizaje, con el respaldo de las estrategias de CSHE para mejorar la evaluación pedagógica.

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          ¿Qué requisitos de seguridad y adquisición existen?

          Los University of Melbourne AI Principles establecen un marco de gobernanza general que enfatiza la equidad, la alfabetización, la privacidad y la seguridad; las pruebas de materiales de evaluación por parte del personal deben permanecer dentro de SparkAI o de entornos autorizados en lugar de servicios públicos de terceros.

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          ¿Cuándo se verificó este registro?

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          ¿Qué fuentes oficiales respaldan estas reglas?Fuente oficial →
          ¿Dónde puedo leer toda la evidencia?

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